История биологии с начала XX века до наших дней

Для системного подхода характерно синтетическое рассмотрение изучаемых явлений, включающее все углубляющийся анализ жизненных явлений. Для понимания внутренних связей, имеющихся в любой системе физиологических процессов, необходимо одновременное исследование и сопоставление разных одновременно или последовательно происходящих процессов. Такое исследование вполне достижимо при использовании современных методик регистрации и изучения физиологических процессов, но требуемый от него эффект может быть получен лишь при дополнении этих методов новыми способами анализа и обработки информации, получаемой в ходе наблюдения и эксперимента. К последним в первую очередь относятся математические методы и современная вычислительная техника, определяющие характерную для нашего времени тенденцию к математизации физиологии.

В последние годы все шире используют непосредственно в эксперименте специализированные вычислительные (цифровые, аналоговые и гибридные) устройства, производящие математическую обработку результатов наблюдений. Для этого применяется интегрирование, дифференцирование, корреляционный и спектральный анализ, определение статистического распределения интервалов и амплитуд и многие другие математические методы вплоть до многомерного статистического анализа.

Другое применение математики в физиологии состоит в математическом и логико-математическом моделировании физиологических явлений и процессов.

Идея применения математического моделирования в физиологии для описания физиологических процессов не нова. Математическому моделированию кровообращения была посвящена одна из работ Л. Эйлера, занимавшего в 1727–1731 гг. кафедру физиологии в Петербургской академии наук. Математическую зависимость между некоторыми величинами, определяющими движение крови в сосудах, вывел в 40-х годах XX в. Ж. Пуазейль. Математические модели процессов, происходящих в возбудимых тканях, разработали в первой половине нашего столетия В. Нернст, А.В. Хилл, П.П. Лазарев, Н. Рашевски и многие другие. Однако применение математических методов в физиологии XIX — начала XX в. было нечастым явлением и его значение недооценивалось.

В наше время разработаны математические модели некоторых функций клеток, клеточных популяций, органов и их систем. Начиная с работы У. Мак-Каллока и Р. Питтса (1943) многое сделано в создании математических моделей нейронов и нейронных сетей. Рядом исследователей разработаны модели насосной функции сердца, движения крови по сосудистой системе, дыхания, терморегуляции и т. п.

Математические методы теории автоматического регулирования подсказали новые пути анализа процессов перехода от одного состояния и одного уровня деятельности к другому. Важность изучения этих процессов диктуется тем, что, по существу, вся жизнь организма есть непрерывный переходный процесс.

Успехи физико-химического анализа жизненных явлений уже в прошлом столетии привели к признанию того, что основной функцией живого является обмен веществ и энергии. Кибернетика и теория информации внесли принципиально новое в понимание основ физиологических процессов, показав, что к обмену веществ и энергии как характеристике живой материи необходимо добавить обмен информации. Последний определяет согласованность функций внутри организма и его связь с внешней средой. Информацией для живого организма и его структур являются такие изменения внешней или внутренней среды, к восприятию которых организм специально приспособился в ходе эволюции и которые приобрели сигнальное значение. Это особая категория явлений, не сводимая к массе или энергии.

Исследование процессов обмена веществ и превращение энергии в живом организме составляют предмет биохимии и биофизики. Исследование же процессов обмена информации, процессов управления и связи в организмах, в их органах, тканях и клетках становится в наше время задачей новой научной дисциплины — физиологической кибернетики. Физиологическая кибернетика объединяет традиционные физиологические методы с кибернетическим анализом явлений, руководствующимся принципами системности и использующим математическое моделирование.